【統計解析】検定・推定・予測についてまとめてみる

どうも、namihiroです。
久しぶりの投稿で少し緊張してますwww
本日から少し統計について記事を書いてみたいと思います。

本日のテーマは検定・推定・予測です。
皆様、統計解析ときくと難しそうとかってイメージありませんか？？
でも、統計の専門家になりたい方以外は実務で使用できる知識やスキルがあれば問題ないのではないでしょうか。
ここでは実用に必要最低限な知識として、まずは統計解析の基礎である「検定・推定・予測」について書いていきたいと思います。

検定
まずは検定です。
例えば、いくつかのデータ群があるとしてそのデータ群に差があるかどうかを確認したいときに使用します。つまり、検定を行うとデータ群間に差がある or 差がないという結果が分かります。

推定
続いて推定です。
検定によって差があると分かった時に推定を行います。推定ではその差がどのくらいあるのかを定量的に示してくれます。データをいくつかとると必ずばらつきが出てくるので、実際にどの程度の差があるかはデータを眺めるだけでは分からないですよね。だから推定を行うわけです。

予測
予測最後に予測です。
検定によって差があり、推定によってその差を定量化できたところで予測を行います。予測では得られたデータからこれから先、未来においてどの程度の差が生まれるかを文字通り予測します。今手元にあるのは過去のデータですよね。未来を知りたければ予測を行う必要があるということです。

次回は検定を行うために必要な背理法についてまとめていきます。
化学についても記事を書いていきたいと思います。
Youtubeチャンネルも始めてみましたので、よければご覧いただけると嬉しいです♪
https://youtu.be/zh1VZhh0tnY（5/20 19:00公開予定）
では、本日もありがとうございました！